许多人认为，只有量子比经典物理学要复杂得多。 但是，要研究处于这两个世界交界处的系统要困难得多。 如果越来越多的粒子被添加到一个量子系统中，那么它将开始失去其量子性质，并变成更为经典的粒子。 这个过程称为量子经典跃迁。 经典计算机还不足以研究这样的系统，因为洛斯阿拉莫斯国家实验室的科学家们提出了他们自己的算法，该算法与数百个量子比特的量子计算机相结合，可以解决量子-经典跃迁的秘密。 该算法如何工作，为什么更少的公式意味着更好，以及该算法在实践中有什么应用？ 这不仅是我们从研究小组的报告中学到的。 走吧
学习基础
如果夸大了量子-经典跃迁，它是退相干的过程，当量子系统失去其相干性时，即获得经典特征。 该过程的发生可能有多种原因，其中最明显的是量子系统与环境的相互作用。 人们还认为，这一过程是实现量子计算机的过程偶然发现的基石。
有许多方法可以消除不连贯性，一种方法比另一种方法更具娱乐性，但总的来说，它们可以分为两类：隔离和实现。 在第一种情况下，科学家试图使用非常低的温度和/或高真空将量子系统与环境隔离。 在第二种情况下，将校正（代码）引入量子计算的算法中，这将抵抗由于退相干引起的误差。 这些方法有效，没有人否认这一点，但是它们的可伸缩性不是很高。 如果环境影响最小化，科学家可以将原子保持一段时间的重叠状态。 但是，在更大范围内，一切通常都会变成地狱。
因此，虽然一些身穿白大褂的机智的人正在寻找应对退相干的方法，但其他人正在寻找研究脱相干的工具。 如果您想击败您的敌人，请像他们所说的那样目睹他。
在我们深入研究科学家开发的算法的公式和解释之流之前，值得花点时间来做一下。 卡内基·梅隆大学的美国物理学家罗伯特·格里菲斯（Robert Griffiths）于1984年提出了一种连续历史理论（事件）：经典物理学接近量子力学，量子数学可以计算与测量结果无关，而与物理结果有关的大规模和亚原子现象的概率。系统状态。 格里菲斯（Griffiths）先生举了一个例子，可以从不同的角度拍摄山脉的照片，然后从中拍摄出真实的山脉。 在量子物理学的情况下，可以选择一个测量参数，但是在测量之前将两个测量结合起来组成一个完整的粒子图将是无效的。 在实际测量真实位置和动量之前，它根本就不存在。
罗伯特·格里菲思感到困惑，屋顶上有些吹，但这还不是全部。 1989年，穆雷·盖尔曼（Murray Gell-Mann）和詹姆斯·哈特（James Hartl）根据格里菲思（Griffiths）的理论提出了自己的建议。 他们认为，整个宇宙可以被视为没有外部环境的单个量子系统。 如果是这样，则系统内会发生退相干，并且其活动的结果是准经典域-一系列连续历史，由于退相干，在粗糙晶粒的背景下无法区分。
这些理论帮助解决了量子力学中的一些问题和悖论，但并非全部。 研究人员认为，由于非平凡系统（例如，大小不连续的离散系统或不允许通过精确可解积分进行近似描述的连续系统）的计算非常复杂，因此未广泛应用其前辈的这些结论。 换句话说，这些理论是好的，但仅在简单的情况下。
近年来，量子技术的发展已大大加快，变分混合量子经典算法（
VHQCA ）出现了，它可以很好地应对不同的任务（分解，寻找基态等）。
在我们今天正在考虑的工作中，科学家们针对连续的故事描述了他们的VHQCA算法。 据研究人员称，他们的算法在许多参数上都超过了传统方法，包括所研究系统的大小。
公式马拉松（理论基础）
我们已经进行了一次历史性的题外话，现在在考虑其工作结果之前，需要对算法的计算基础有所了解。
连续历史（CH）的基础是
Y的历史，
α是时间序列
t 1 <
t 2 <... <
t k中的一系列特性：
其中，从在时间
t j求和的一组投影仪
P j中选择Pαj
j 。
科学家给出了一个说明性的例子：一个光子穿过几个衍射光栅，然后撞击屏幕。 在这种情况下，故事可能是光子穿过第一个格子中的一个缝隙，第二个格子中的另一个缝隙等。 因此，这些故事之间存在一些干扰。 而且由于存在障碍，因此不可能经典地将各种故事的概率加在一起，以期望对光子撞击屏幕的点进行正确的预测。
CH框架提供了确定故事家族
F = {
Yα }何时表现出干扰的工具，这并不总是显而易见的。 它还定义了一个类运算符：
是投影算子在Yα历史上的时间顺序积。 如果最初用密度矩阵ρ来描述系统，则历史
Yα和
Yα'之间的干扰或重叠程度将等于：
该值称为退相干函数。 在这种情况下，故事系列
F的一致性条件如下所示：
仅当满足该条件时，对于Yα的历史
，概率将为
D （
α ，
α ）。 为了简化计算，可以应用另一个条件：
科学家们说，对于数值算法，在考虑较小干扰的同时考虑近似一致性将非常有用：
为了研究仅由退相干（即环境中的记录）引起的一致性，研究人员提出了一种方法来代替对
E的部分跟踪，
E是环境的子系统：
进行此修改后，一致性条件将如下所示：
其中0是零矩阵。 一致性不是指示没有环境干扰，而是指示环境中的故事记录中是否存在矛盾。
图片编号1：针对k个时间步的故事分支方案。考虑到公式的马拉松性和对连续故事的理解，科学家们指出了以下事实的证据：CH的经典数字方案无法应对这一任务。
上图显示了一个示例，其中有
k个时间步长的第1/2个自旋数为n的粒子聚合的故事。 故事的数量为2
nk ；因此，存在
〜2 2 nk个退相干功能元素。 另外，对退相干
D （
α ，
α′ ）的每个功能元素的估计需要等效于系统的哈密顿模拟，即
2n ×
2n个矩阵的乘法。 这意味着现代集群将需要数百年的时间才能计算出
k = 2个时间步长和
n = 10个自旋的故事系列的一致性。
VCH混合算法
图像＃2：VCH框图。科学家将他们的VHQCA算法称为VCH（可变顺序故事）。 VCH将物理模型（即初始状态
ρ和哈密顿量
H ）以及需要考虑的投影仪类型的一些
ansatz *作为输入。
Ansatz *对方程的解应该是什么以及其形式应该是什么预感。
以下数据可用作结果数据：
- 故事F族，（大约）是在量子计算机上准备的投影算子形式的完整和/或部分迹线；
- F中最有可能出现Yα故事的概率（双关语很抱歉）；
- 一致性参数ε的估计。
VCH包括一个参数优化周期，其中量子计算机评估一个量化功能失配的成本函数，而经典的优化程序会调整该家族（即更改投影仪的参数）以降低成本。
为了计算成本，必须考虑退相干函数的元素形成正半定矩阵。 在VCH中使用此属性对量子态σA中的
D进行编码，其矩阵元素为
σA |
α′′ ＝
D （
α ，
α′ ）。
图2b示出了通过变换初始状态ρ⊗制备
σA的量子电路。 0〉 〈0 | 在
SA系统（其中
S建模感兴趣的物理系统，
A是辅助系统）中处于状态
σSA ，其极限值为
σA 。为了使矩阵的全部迹线保持一致，引入了全局一致性度量，该度量定量确定
σA与对角线相距多远，这是成本的函数：
其中
D HS是Hilbert-Schmidt距离，
Z A （
σA ）是σA的无相位（所有非对角线元素都设置为零）版本
。当且仅当
F一致时，该数量趋于零。 对于部分迹线，可以获得类似的成本函数，但用
σSA代替
σA ：
参数优化周期导致故事
F的近似一致系列，其中一致性参数
ε作为最终成本的一部分从上方界定。
图2c显示了通过重复准备σA并在标准基础上进行测量来确定最可能发生的故事的概率，其中测量频率给出了概率。
图2e显示了如何为
F中的任何给定历史准备一组投影算子
。实验结果
使用VCH算法进行了几个不同的实验。 我们将考虑两个-磁场中的自旋和手性分子。
旋转磁场
图片编号3在第一个实验中，我们考虑了磁场
Bz中自旋为1/2的粒子的两个时间历史，该粒子的哈密顿量为
H =
-γBσz 。 我们正在考虑的故事在初始状态和第一台投影仪之间以及在第一台和第二台投影仪之间具有时间步长Δt。 另外，值得注意的是，仅考虑了Bloch球的
xy平面上的投影仪。
上图显示了ibmqx5量子处理器以及仿真器的成本图表，其精度受到重叠的限制，这些精度与使用量子处理器收集的最终统计数据重叠。 在ibmqx5上运行VCH时发现的几个低点与该图重叠。 由于这些最小值与理论上一致的族非常吻合，因此代表了VCH在实践中的成功。
手性分子
图片编号4选择手性分子进行实际实验，因为这是确定VCH应用的绝佳方法。 手性分子被建模为两级系统，其中右| R〉和左| L〉手性态描述为|R⟩/ |L⟩= | +⟩/ |-⟩= 1 /√2*（||0⟩±| 1⟩）。
一个孤立的手性分子在|R⟩和|L⟩之间隧穿，但是科学家推测它处于气体中，与其他分子的碰撞将有关该分子的手性传递给环境。 通过围绕由系统的手征性控制的中等量子位的
x轴旋转角度
θx来建模此信息传递。
然后，科学家考虑简单的平稳历史家族，其中一组投影仪全部五次对应于相同的碱基（为简化建模，发现该分子与其他分子碰撞5次）。 假设
θz是由于碰撞之间的时间隧穿引起的进动角，则有可能研究消相干与隧穿之间的竞争。 上图显示了此模拟的结果。
科学家们注意到了一个奇怪的事实-从手性不是连续的量子体系到手性既是连续的又是稳定的经典体系已经有了转变。
为了更详尽地了解这项研究的细微差别，我建议您研究一下
科学家的
报告和
其他材料 。
结语
这项工作演示了一种新算法，该算法可以与现有和未来的量子计算机一起，最好地描述这种复杂而令人困惑的过程，如量子经典转换。 如果我们要创建一个真实，有效且有效的量子计算机，而该量子计算机的运行不受去相干性的影响，那么对这一现象的研究就非常重要。
VCH算法尚处于开发初期，但已经显示出其性能。 未来，科学家自然会对此加以改进。 尽管如此，早期实施量子计算的前景不仅保持在同一水平，而且随着每一次这样的研究而增长。
谢谢大家的关注，保持好奇心，祝大家工作愉快！ :)
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